欧美bbbwbbbw肥妇,免费乱码人妻系列日韩,一级黄片

python繪制淺色范圍曲線的示例代碼

 更新時間:2021年10月09日 11:31:02   作者:岐伯  
這篇文章主要介紹了python繪制淺色范圍曲線,本文通過示例代碼給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

借鑒:python繪制lost(損失)曲線 加 方差范圍

直接上效果圖:

 上代碼:

import re
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.cm as cm
import shutil
import os
import math
sns.set_style('whitegrid')
 
path=r"F:\pycharm\class\20211008\alexnet_7class_srcData.csv"#數(shù)據(jù)的路徑
#讀取csv文件
csvfile = open(path, 'r')
plots = csv.reader(csvfile)
r1=[]
r2=[]
r3=[]
#將每一列數(shù)據(jù)表示一組,將數(shù)據(jù)分組存放
#row是按行讀取,每一行有三個數(shù)據(jù),分別存放
for row in plots:
    r1.append(round(float(row[0]),3))
    r2.append(round(float(row[1]),3))
    r3.append(round(float(row[2]),3))
 
#求均值
avg=[]
for i in range(len(r1)):
    avg.append(round((r1[i]+r2[i]+r3[i])/3,3))
 
#求方差
var=[]
for i in range(len(r1)):
    var.append(((r1[i]-avg[i])**2+(r2[i]-avg[i])**2+(r3[i]-avg[i])**2)/3)
 
#求標準差
std=[]
for i in range(len(r1)):
    std.append(math.sqrt(var[i]))
#通過該公式算出平均值+-標準差的曲線,便于后面范圍曲線的描繪
r1 = list(map(lambda x: x[0]-x[1], zip(avg, std)))
r2 = list(map(lambda x: x[0]+x[1], zip(avg, std)))
plt.rcParams["figure.figsize"] = (15,10)
plt.plot(r1)
plt.plot(r2)
plt.legend(['范圍曲線'],fontsize=30)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.xlabel('Epoch Number',fontsize=20)
plt.ylabel('Accuracy',fontsize=20)
plt.ylim(0, 20)
plt.show()

#橫坐標由于fill_between函數(shù)
x=[]
for i in range(300):
     x.append(i+1)
 
# import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = (15,10)
plt.plot(avg)
plt.fill_between(x,r1, r2, color=cm.viridis(0.5), alpha=0.2)
plt.legend(['avg'],fontsize=30)
plt.xticks(fontsize=20)
plt.yticks(fontsize=20)
plt.xlabel('Epoch Number',fontsize=20)
plt.ylabel('Accuracy',fontsize=20)
plt.ylim(0, 20)
plt.show()

 

到此這篇關于python繪制淺色范圍曲線的文章就介紹到這了,更多相關python淺色范圍曲線內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章希望大家以后多多支持腳本之家!

相關文章

  • 對numpy中數(shù)組轉(zhuǎn)置的求解以及向量內(nèi)積計算方法

    對numpy中數(shù)組轉(zhuǎn)置的求解以及向量內(nèi)積計算方法

    今天小編就為大家分享一篇對numpy中數(shù)組轉(zhuǎn)置的求解以及向量內(nèi)積計算方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2018-10-10
  • python中的reduce內(nèi)建函數(shù)使用方法指南

    python中的reduce內(nèi)建函數(shù)使用方法指南

    python中的reduce內(nèi)建函數(shù)是一個二元操作函數(shù),他用來將一個數(shù)據(jù)集合(鏈表,元組等)中的所有數(shù)據(jù)進行下列操作:用傳給reduce中的函數(shù) func()(必須是一個二元操作函數(shù))先對集合中的第1,2個數(shù)據(jù)進行操作,得到的結果再與第三個數(shù)據(jù)用func()函數(shù)運算,最后得到一個結果
    2014-08-08
  • python3如何使用Requests測試帶簽名的接口

    python3如何使用Requests測試帶簽名的接口

    這篇文章主要介紹了python3如何使用Requests測試帶簽名的接口,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2022-02-02
  • pandas?Dataframe實現(xiàn)批量修改值的方法

    pandas?Dataframe實現(xiàn)批量修改值的方法

    這篇文章主要介紹了pandas?Dataframe實現(xiàn)批量修改值的方法,在使用dataframe的時候?有時候會碰到需要批量修改數(shù)據(jù)的時候,下面文章主要說明兩種情況使用iloc對某幾行某幾列進行全部修該和對數(shù)據(jù)進行判定后,相互+/-/*某個數(shù),使用內(nèi)置函數(shù),需要的朋友可以參考一下
    2022-06-06
  • Python中的字典及其使用方法

    Python中的字典及其使用方法

    這篇文章主要介紹了Python中的字典及其使用方法,包括使用字典(添加、刪除、修改等操作)、遍歷字典以及字典與列表之間的嵌套使用具有一定的參考價值,需要的小伙伴可以參考一下
    2022-03-03
  • Win系統(tǒng)PyQt5安裝和使用教程

    Win系統(tǒng)PyQt5安裝和使用教程

    這篇文章主要介紹了Win系統(tǒng)PyQt5安裝和使用教程,本文給大家介紹的非常詳細,具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下
    2019-12-12
  • 詳解Python中迭代器和生成器的原理與使用

    詳解Python中迭代器和生成器的原理與使用

    關于python中迭代器,生成器介紹的文章不算少數(shù),有些寫的也很透徹,但是更多的是碎片化的內(nèi)容。本篇嘗試用系統(tǒng)的介紹三者的概念和關系,需要的可以參考一下
    2022-05-05
  • pytorch中的model.eval()和BN層的使用

    pytorch中的model.eval()和BN層的使用

    這篇文章主要介紹了pytorch中的model.eval()和BN層的使用,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方,望不吝賜教
    2021-05-05
  • 基于Python的文件類型和字符串詳解

    基于Python的文件類型和字符串詳解

    下面小編就為大家分享一篇基于Python的文件類型和字符串詳解,具有很的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧
    2017-12-12
  • 十分鐘教會你用Python處理CSV文件

    十分鐘教會你用Python處理CSV文件

    大家都知道使用csv文件可以較容易地存儲多行且列相同的數(shù)據(jù),便于數(shù)據(jù)的讀取與解析,也常用于自動化測試過程中的數(shù)據(jù)參數(shù)化,下面這篇文章主要給大家介紹了關于如何利用Python處理CSV文件的相關資料,需要的朋友可以參考下
    2022-06-06

最新評論